在糧食安全與可持續發展的共同推動下，人工智能正在重構農藥研發的研發范式。傳統“高投入、長周期、高風險”的農藥研發模式，正逐步向AI驅動的計算設計流程轉變。在全球范圍內，AI已成為提升農藥研發效率與準確性的重要技術。

    在國際范圍內，跨國企業與科研機構均在推進AI在農藥研發中的深度應用。Google DeepMind推出的AlphaFold突破了蛋白質結構預測瓶頸，為靶點發現提供了新的解決路徑；拜耳構建生成式AI分子篩選平臺，可同步預測候選化合物活性與毒性；先正達基于圖神經網絡并行評估分子活性與環境安全屬性。在學術層面，美國EPA依托ToxCast與Tox21數據構建深度學習毒性預測數據庫；麻省理工學院的生成式Transformer模型在分子-靶標相互作用預測中表現卓越。總體來看，AI正在推動農藥研發由“經驗導向”向“計算驅動”轉變。

    在上述國際發展趨勢的背景下，中國正沿著自身路徑推進相關工作。中國農科院、浙江大學在小分子優化領域開展了較為系統的研究；綠色農藥全國重點實驗室推動了將AI方法落地為農藥分子設計與優化的實用工具。綠色農藥全國重點實驗室推出的Pesticide Discovery AI平臺，是國內首個基于人工智能與高性能計算輔助的農藥分子設計軟件，涵蓋“靶標發現—分子生成—結構優化—性質預測”等關鍵環節。平臺融合分子建模、深度學習與高性能計算，構建了從蛋白結構到候選分子的完整研發閉環。平臺采用融合分子動力學模擬與深度學習的多尺度混合建模策略，實現農藥小分子結合自由能與生態毒性的精準預測；基于等變圖神經網絡（EGNN）與擴散模型，集成蛋白質結合口袋的三維幾何與化學特征，支持靶向特定蛋白口袋的類藥分子從頭設計；AI骨架躍遷結合ADMET預測，實現對農藥分子活性提升與毒性降低的雙重優化。Pesticide Discovery AI平臺擁有全國首個體系化農藥數據庫，包含農藥及其分子片段、靶標蛋白結構與篩選分子庫，為模型訓練與預測提供了高質量數據基礎。在軟件層面，平臺采用Web端架構，實現一站式AI輔助設計，無需編程即可完成任務配置與結果分析，大大降低了使用門檻。

    總體來看，AI已逐步融入農藥分子創制的主要環節。隨著生成式模型、多模態表征及高性能計算的進一步結合，AI驅動的設計方法在農藥研發流程中的作用將持續增強。以Pesticide Discovery AI平臺為例，其在算法體系、數據庫構建與軟件化方面的實踐，為國內相關研究與應用提供了可復用的實現路徑。

 信息來源：中國農藥工業協會